Fig.7 : Chroniques des prélèvements de diatomées pour le suivi DCE, de 2008 à 2023

Fig.7 : Chroniques des prélèvements de diatomées pour le suivi DCE, de 2008 à 2023

Fig.7 : Chroniques des prélèvements de diatomées pour le suivi DCE, de 2008 à 2023

Fig.7 : Chroniques des prélèvements de diatomées pour le suivi DCE, de 2008 à 2023

Fig.8 : Distribution de l'I2M2 et ses métriques, faisant apparaître les limites de classe de l'I2M2

Fig.8 : Distribution de l’I2M2 et ses métriques, faisant apparaître les limites de classe de l’I2M2

Fig.9 : Distribution de l'IBD et de l'IPS, faisant apparaitre les limites de classe de l'IBD

Fig.9 : Distribution de l’IBD et de l’IPS, faisant apparaitre les limites de classe de l’IBD 

## rlang    (1.1.5  -> 1.1.6 ) [CRAN]
## cli      (3.6.4  -> 3.6.5 ) [CRAN]
## utf8     (1.2.4  -> 1.2.6 ) [CRAN]
## pillar   (1.10.1 -> 1.11.0) [CRAN]
## stringi  (1.8.4  -> 1.8.7 ) [CRAN]
## tibble   (3.2.1  -> 3.3.0 ) [CRAN]
## generics (0.1.3  -> 0.1.4 ) [CRAN]
## Rcpp     (1.0.14 -> 1.1.0 ) [CRAN]
## purrr    (1.0.4  -> 1.1.0 ) [CRAN]
## units    (0.8-5  -> 0.8-7 ) [CRAN]
## s2       (1.1.7  -> 1.1.9 ) [CRAN]
## sf       (1.0-19 -> 1.0-21) [CRAN]
## 
##   Des versions binaires sont disponibles mais les versions des sources
##   sont plus récentes:
##          binary source needs_compilation
## rlang     1.1.5  1.1.6              TRUE
## cli       3.6.4  3.6.5              TRUE
## utf8      1.2.4  1.2.6              TRUE
## pillar   1.10.2 1.11.0             FALSE
## generics  0.1.3  0.1.4             FALSE
## Rcpp     1.0.14  1.1.0              TRUE
## s2        1.1.7  1.1.9              TRUE
## 
##   Binaries will be installed
## le package 'rlang' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## le package 'cli' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## le package 'utf8' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## le package 'stringi' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## le package 'Rcpp' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## le package 'units' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## le package 's2' a été décompressé et les sommes MD5 ont été vérifiées avec succés
## 
## Les packages binaires téléchargés sont dans
##  C:\Users\ilona.garcia\AppData\Local\Temp\RtmpIjjojR\downloaded_packages
## ── R CMD build ─────────────────────────────────────────────────────────────────
##          checking for file 'C:\Users\ilona.garcia\AppData\Local\Temp\RtmpIjjojR\remotes1d344fe05d60\MaelTheuliere-COGiter-b3198c8/DESCRIPTION' ...     checking for file 'C:\Users\ilona.garcia\AppData\Local\Temp\RtmpIjjojR\remotes1d344fe05d60\MaelTheuliere-COGiter-b3198c8/DESCRIPTION' ...   ✔  checking for file 'C:\Users\ilona.garcia\AppData\Local\Temp\RtmpIjjojR\remotes1d344fe05d60\MaelTheuliere-COGiter-b3198c8/DESCRIPTION' (612ms)
##       ─  preparing 'COGiter':
##    checking DESCRIPTION meta-information ...     checking DESCRIPTION meta-information ...   ✔  checking DESCRIPTION meta-information
##       ─  checking for LF line-endings in source and make files and shell scripts
##       ─  checking for empty or unneeded directories
##       ─  building 'COGiter_0.0.16.tar.gz'
##      
##
Fig.9 : Distribution de l'IBD et de l'IPS, faisant apparaitre les limites de classe de l'IBD

Fig.9 : Distribution de l’IBD et de l’IPS, faisant apparaitre les limites de classe de l’IBD 

#On crée les couleurs par classe
couleursibd<-c(
  "Très bon" = "darkgreen",
  "Bon" = "lightgreen",
  "Moyen" = "yellow",
  "Médiocre"="orange",
  "Mauvais" = "red"
  
)

#On va regarder l'évolution de la classe d'i2m2 au cours du temps 
ibdtest <- ibd %>%
  mutate(classe_etat= case_when(... = 
                                  resultat_indice > 16.4 ~ "Très bon",
                                resultat_indice > 13.8 ~ "Bon",
                                resultat_indice > 10 ~ "Moyen",
                                resultat_indice > 5.9 ~ "Médiocre",
                                TRUE                    ~ "Mauvais"
                                
  ))

# On classe les ordres dans l'ordre
ibdtest<- ibdtest %>%
  mutate(classe_etat=factor(classe_etat,levels=c("Très bon","Bon","Moyen","Médiocre","Mauvais")))

# Carte intéractive
mapview(ibdtest, zcol="classe_etat", col.regions=couleursi2m2, xcol="longitude", ycol="latitude", crs= 4326, grid=FALSE,cex=4.5)
# On créé l'objet sf 
ibd_sf<-st_as_sf(ibdtest, coords=c("longitude","latitude"),crs=4326)

# Départements bretons à partir de COGITER
departement_breton <- departements_metro_geo %>% 
  filter(DEP %in% c("22","29","35","56")) %>% 
  st_transform(crs = 4326)

# Cartes 
ggplot() +
  geom_sf(data = departement_breton, fill = "gray95", color = "black", size = 0.3) +
  geom_sf(data = ibd_sf, aes(color = classe_etat), size = 2) +
  scale_color_manual(values = couleursibd) +
  annotation_north_arrow(location = "br", which_north = "true",
                         style = north_arrow_fancy_orienteering,
                         height = unit(1, "cm"), width = unit(1, "cm")) +
  annotation_scale(location = "br", width_hint = 0.3) +
  coord_sf(xlim = c(-5.2, -1), ylim = c(47.5, 49), expand = FALSE) +
  facet_wrap(~ as.factor(annee), ncol = 3) +
  
  labs(title = "La qualité biologique des cours d'eau bretons selon l'IBD, 2008-2023",
       color = "Classe d'état") +
  theme_minimal() +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"), # Augmente la taille et met en gras le titre principal du graphique
    legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"), # Augmente la taille et met en gras le titre de la légende
    legend.text = element_text(size = 12) # Augmente la taille du texte des étiquettes de la légende
  )

Fig.7 : Réseaux des stations étudiées

Fig.7 : Réseaux des stations étudiées 

## list()